Calcolo delle Probabilità
Il calcolo delle probabilità studia i modelli matematici delle cosidette
situazioni di incertezza.
Molte situazioni concrete sono caratterizzate a priori da incertezza su quello che
accadrà nel futuro:
• è poco probabile che domani nevichi
• è molto probabile che io superi la prova di matematica
• il test diagnostico è affidabile al 90 %
non vi è certezza sull’esito, ma neppure totale incertezza.
L’incertezza non significa comunque totale mancanza di informazione.
L’incertezza dipenderà dall’informazione a disposizione.
Il calcolo delle probabilità si propone di fornire una misura quantitativa
dell’incertezza (del rischio . . . ) connaturata ad un evento aleatorio.
Matematica con Elementi di Statistica - prof. Sergio ROVIDA - 2008–09
Calcolo delle Probabilità - Esempio
1. Consideriamo una moneta con la scritta 1 su una faccia e con la
scritta 2 sull’altra. Vogliamo fare una previsione sul fatto che il
lancio della moneta dia come esito il numero 1.
2. Consideriamo un dado con le facce numerate da 1 a 6. Vogliamo
fare una previsione sul fatto che il lancio del dado dia come esito
il numero 1.
• In entrambi i casi l’esito di un lancio è incerto.
• L’incertezza non è completa: è più facile che esca 1 lanciando la
moneta che lanciando il dado.
Applicazioni della Teoria della Probabilità: gioco d’azzardo, emissioni di elettroni,
chiamate telefoniche, controllo di qualità, meccanica statistica, ereditarietà, teoria
dei giochi,. . .
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Definizione di Probabilità
1. Definizione classica
2. Definizione frequentista
3. Definizione soggettiva
4. Definizione assiomatica
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Definizione Classica
Supponiamo che un esperimento abbia N esiti possibili incompatibili
tra di loro equiprobabili e che n di questi esiti siano favorevoli al
verificarsi di un certo evento E .
Si definisce probabilità p (E)
dell’evento il rapporto
p (E) =
n
numero di casi f avorevoli
=
N
numero di casi possibili
(esiti incompatibili: se se ne verifica uno non può verificarsene l’altro)
ESEMPIO - Supponiamo di lanciare un dado non truccato:
1. la probabilità che esca 1 è 1/6
2. la probabilità che esca un numero maggiore di 2 è 4/6 = 2/3
3. la probabilità che esca un numero pari è 3/6 = 1/2
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Definizione Classica - Esempi
ESEMPIO - 1 Qual è la probabilità che sabato prossimo il primo estratto sulla
ruota di Napoli sia il numero 57 ? Poichè il primo estratto sulla ruota di Napoli è
scelto tra 90 numeri (equiprobabili),i casi possibili sono 90 e quello favorevole è 1,
dunque la probabilità risulta essere 1/90.
ESEMPIO - 2 Qual è la probabilità che sabato prossimo il secondo estratto sulla
ruota di Napoli sia il numero 57 ? Il medesimo ragionamento, usato nell’esempio
precedente, porta a concludere che la probabilità è ancora 1/90.
ESEMPIO - 3 Qual è la probabilità che sabato prossimo il secondo estratto sulla
ruota di Napoli sia il numero 57, sapendo che il primo estratto non è il numero 57 ?
Dopo la prima estrazione i numeri disponibili non sono più 90, ma 89 e quindi la
probabilità è 1/89.
(Sapendo che il primo estratto è proprio il 57, la la probabilità risulta 0, perchè
dopo la prima estrazione il 57 non è più disponibile.)
La probabilità dipende dall’informazione a disposizione di chi la calcola !
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Definizione Classica - Esercizi
ESERCIZIO - 1
Qual è la probabilità che, lanciando contemporanemente due
dadi, la somma delle uscite sia 5 ?
casi possibili
: tutte le coppie (equiprobabili) ordinate di numeri naturali fra 1 e 6
casi favorevoli : le coppie ordinate (1, 4) , (2, 3) , (3, 2) , (4, 1)
⇒ probabilità =
numero di casi f avorevoli
4
1
=
=
numero di casi possibili
36
9
NOTA - il risultato del lancio di due dadi è un numero compreso fra 2 e 12 .
Avrei potuto considerare come casi possibili gli undici risultati, ma non sarebbe
stato possibile applicare la definizione classica, in quanto tali risultati non sono
equiprobabili.
ESERCIZIO - 2
Qual è la probabilità che, lanciando contemporanemente due
dadi, la somma delle uscite sia 7 ? che sia 12 ?
[risposte: 1/6 , 1/36]
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Definizioni di Probabilità
DEFINIZIONE FREQUENTISTA - La probabilità di un evento E ,
per esempio l’uscita di testa nel lancio di una moneta, è il limite a cui
tende il rapporto n/N dove n è il numero di teste e N è il numero
di lanci totali, quando N tende all’infinito. La probabilità p (E)
Fass
dell’evento è il limite delle frequenze relative: p (E) = lim
N →+∞ N
DEFINIZIONE SOGGETTIVA - Considerato un evento E, la probabilità p (E), che un soggetto attribuisce all’evento E, è un numero reale che misura il grado di fiducia che un individuo coerente
attribuisce, secondo le sue informazioni e opinioni, all’avverarsi di E.
DEFINIZIONE ASSIOMATICA - Si definisce la misura di probabilità
su uno spazio degli eventi Ω, tramite alcune proprietà (assiomi).
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Probabilità - Proprietà
Sia Ω un insieme finito, che chiameremo spazio degli eventi. Si dice
evento un qualunque sottoinsieme di Ω. Una misura di probabilità
su Ω è una funzione p che associa ad ogni sottoinsieme E di Ω un
numero reale tale che:
1. 0 ≤ p (E) ≤ 1 per ogni E ⊆ Ω
2. p (Ω) = 1 (evento certo), p (Ø) = 0 (evento impossibile)
3. per ogni coppia di sottoinsiemi E, F contenuti in Ω, tali che
E ∩ F = Ø (eventi incompatibili), vale: p (E ∪ F ) = p (E) + p( F )
EVENTO ELEMENTARE: ogni sottoinsieme di Ω formato da un unico elemento
EVENTI INCOMPATIBILI: E, F sono incompatibili se il verificarsi dell’uno esclude
il verificarsi dell’altro: E ∩ F = Ø
EVENTO COMPLEMENTARE: il complementare di E è l’evento che si verifica
quando E non si verifica (la probailità del compementare e 1 − p (E)).
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Probabilità - Esempi
ESEMPIO - 1
-
Nel lancio di un dado:
lo spazio degli eventi è Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
{2, 3} = {esce 2 o 3} e {3, 6} = {esce un multiplo di 3} sono eventi
l’evento {2} = {esce il numero 2} è un evento elementare
l’evento {2, 4, 6} = {esce un numero pari} non è un evento elementare
ESEMPIO - 2
Nel lancio di una moneta Ω = {T EST A, CROCE}. L’evento
complementare di {T EST A} è {CROCE}. I due evento sono incompatibili.
ESEMPIO - 3
Nel lancio di un dado:
- l’evento complementare di {2, 4, 6} = {esce un numero pari} è
{1, 3, 5} = {esce un numero dispari}
- l’evento complementare di {4} = {esce il numero 4} è
{1, 2, 3, 5, 6} = {esce un numero diverso da 4}
- gli eventi {esce un numero pari} e {esce il numero 5} sono incompatibili
- gli eventi {esce un numero pari} e {esce un multiplo di 3} sono compatibili
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Probabilità - Esercizi - 1
ESERCIZIO - In un’urna ci sono 4 palline nere e 5 bianche. Ne
estraiamo una. Qual è la probabilità che sia bianca?
SOLUZIONE - Indichiamo con N1, N2, N3, N4 le 4 palline nere e
con B5, B6, B7, B8, B9 le 5 palline bianche.
Ω = {N1, ..., N4, B5, ...., B9}
Poichè non c’è trucco:
1
p(N1) = p(N2) = · · · = p(B5) = ......p(B9) =
9
Dobbiamo calcolare
5
p{B5, ..., B9} = p(B5) + .... + p(B9) =
9
5
La probabilità che la pallina estratta sia bianca è
9
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Probabilità - Esercizi - 2
ESERCIZIO - Nelle ipotesi dell’esercizio precedente estraiamo prima una pallina
senza guardarla. Successivamente ne estraiamo un’altra, sempre senza guardare la
prima. Qual’è la probabilità che la seconda pallina sia bianca?
SOLUZIONE 1 - Possiamo scegliere come Ω l’insieme di tutte le coppie ordinate
di palline. Tale spazio degli eventi contiene 9 · 8 = 72 elementi. Ciascun elemento,
per simmetria, ha esattamente probabilità 1/72.
L’insieme di cui dobbiamo trovare la probabilità è formato dalle coppie con la
seconda pallina bianco e quindi contiene 4 · 5 + 5 · 4 = 40 elementi.
La sua probabilità è
1
5
· 40 =
72
9
SOLUZIONE 2 - L’operazione effettuata prima della seconda estrazione è assolutamente ininfluente (non fornisce alcuna informazione). In questo ottica lo spazio
degli eventi è
Ω0 = {N1 , ..., N4, B5 , ...., B9 }
La probabilità di ogni elemento è 1/9.
L’evento di cui vogliamo calcolare la probabilità è {B5, ...., B9 }
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Probabilità - Esercizi - 3
ESERCIZIO - Nelle ipotesi dell’esercizio precedente, supponiamo di guardare la
prima pallina estratta e scoprire che è bianca. Qual’è la probabilità che la seconda
pallina sia bianca?
SOLUZIONE - Lo spazio degli eventi relativo alla seconda estrazione contiene solo
4 palline bianche e 4 nere.
La probabilità cercata è pertanto
4
1
= .
8
2
COMMENTI
• La scelta dello spazio degli eventi non è unica. Tale spazio non è
assegnato a priori dal problema, ma fa parte del modello matematico.
• La probabilità dipende in modo essenziale dall’informazione a disposizione di chi la calcola.
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